Namestitev Deepseek-R1 na AWS, zlasti prek Amazon Bedrock, ne zahteva, da neposredno upravljate osnovno strojno opremo, saj gre za popolnoma upravljano storitev. Vendar pa vam lahko razumevanje zahtev modela pomaga optimizirati svojo uporabo in stroške. Tu je podroben pregled, kaj morate upoštevati:
1. Zahteve GPU **
- Modeli Deepseek-R1, zlasti večje različice, zahtevajo pomembne vire GPU-ja. Na AWS lahko uporabite visokozmogljive GPU, kot so tisti, ki so na voljo v primerkih EC2 (npr. Primeri P4 ali P3) ali prek Amazon SageMaker, ki zagotavlja upravljana okolja GPU.-Za lokalno uvajanje lahko modeli, kot je Deepseek R1-Distill-QWEN-1.5b, lahko delujejo na potrošniških GPU, kot je NVIDIA RTX 3060, medtem ko večji modeli potrebujejo močnejše GPU, kot sta RTX 3080 ali RTX 4090 [1].
2. RAM in CPU **
- Medtem ko AWS upravlja osnovno strojno opremo, je zagotavljanje zadostnih virov RAM -a in CPU ključnega pomena za učinkovito delovanje modela. Za lokalne uvajanja je priporočljivo najmanj 16 GB RAM -a, pri čemer je 32 GB ali več idealnih [1] [7].- Večjedrni CPU pomaga izboljšati delovanje, zlasti v okoljih, kjer neposredno upravljate strojno opremo [7].
3. Shranjevanje **
- Modeli Deepseek-R1 zahtevajo velik prostor za shranjevanje, zlasti za večje različice. Prepričajte se, da imate na voljo dovolj prostora na disku, po možnosti na hitro shranjevanje, kot je SSD, za shranjevanje modelnih datotek in podatkov [1] [7].4. Upoštevanje oblakov **
-Amazon Bedrock ponuja popolnoma upravljano okolje za Deepseek-R1, ki ponuja funkcije varnosti, spremljanja in nadzora stroškov. Ta nastavitev vam omogoča, da se osredotočite na razvoj aplikacij, ne da bi skrbeli za osnovno infrastrukturo [2] [5].- Amazon SageMaker se lahko uporablja tudi za uvajanje destiliranih modelov, ki zagotavlja upravljano okolje za sklepanje in usposabljanje modela [9].
5. Stroški in razširljivost **
- Storitve AWS, kot sta Amazon Bedrock in SageMaker, ponujajo razširljive rešitve, ki vam omogočajo prilagajanje virov glede na vaše potrebe. Ta razširljivost je ključnega pomena za upravljanje stroškov in zagotavljanje visoke zmogljivosti [5] [9].Če povzamemo, čeprav vam ni treba neposredno upravljati strojne opreme pri uporabi storitev AWS, kot je Amazon Bedrock, razumevanje zahtev modela pomaga pri optimizaciji zmogljivosti in stroškov. AWS ponuja prilagodljive in razširljive rešitve za podporo uvajanju modelov Deepseek-R1.
Navedbe:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-raining-docal-deployment-in-Hardware-Requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fly-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/Centerofexcellence/aiml/deepseek-models-nimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-wardware-requirements-optimal-Deployment-setup-2e48
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-step-By-step-guide-to-Running-reepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-maged-generally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/